《Matlab统计工具》PPT课件.ppt

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1、Matlab统计工具箱一:统计工具箱简介二:概率分布三:参数估计四:描述性统计五:假设检验六:统计绘图1一.matlab统计工具箱(statisticstoolbox)简介统计学是处理数据的艺术和科学,通过收集,分析,解释和表达数据来探索事物中蕴含的规律.随着科技水平的迅猛发展,知识经济的时代来临,海量的数据需要人们处理.matlab统计工具箱为人们提供了一个强有力的统计分析工具.统计工具箱基于matlab数值计算环境,支持范围广泛的统计计算任务.它包括200多个处理函数(m文件)主要应用于以下几方面:21.

2、1统计工具箱的几大功能*概率分布*参数估计*描述性统计*假设检验*统计绘图3统计工具箱提供了20种概率分布类型,其中包括离散型分布:(如binomial二项分布,即n次贝努里试验中出现k次成功的概率.poisson分布,和分布等).1.1.1概率分布---离散型41.1.2概率分布—连续型连续型分布如正态分布F(x)=beta分布,uniform平均分布等.每种分布提供5类函数:1概率密度2(累积)分布函数3逆累积分布函数4随机数产生器5均值和方差函数.51.1.3另外4大功能*参数估计---依据原始数据计算

3、参数估计值置信区域.*描述性统计---方差,期望等数字特征.*假设检验---提供最通用的假设检验函数t-检验,z-检验.*统计绘图---box图函数,正态概率图函数等.注意:统计工具箱中的说有函数都可用typefunction_name语句查看其代码,也可进行修改,从而变为己用,加入到工具箱中.6二概率分布随机变量的统计行为取决于其概率分布，而分布函数常用连续和离散型分布。统计工具箱提供20种分布。每种分布有五类函数。1:概率密度(pdf);2:累积分布函数(cdf);3:逆累积分布函数(icdf);4:随机

4、数产生器5:均值和方差函数；一：离散型概率密度函数:为观察到的特定值的概率。连续型概率密度函数定义为：如存在非负函数p(x)≥0,使对任意b≥a，X在(a,b)上取值概率为p{a

5、的简单函数。在Matlab里用“stat”结尾的函数可计算得到给定参数的分布的均值和方差。以下以正态分布为例说明在Matlab里的实现。一：概率密度函数X=[-3:0.5:3];f=normpdf(x,0,1);（其中normpdf为正态分布的Matlab分布实现函数，可由以下介绍的函数代替。）8功能：可选分布的概率密度函数。格式：Y=pdf(‘name’,X,A1,A2,A3)说明：‘name’为特定分布的名称，如‘Normal’,’Gamma’等。X为分布函数的自变量X的取值矩阵，而A1,A2,A3分别为

6、相应的分布参数值。Y给出结果，为概率密度值矩阵。举例：p=pdf(‘Normal’,-2:2,0,1)给出标准正态分布在-2到2的分布函数值。而p=pdf(‘Poisson’,0:4,1:5)给出Poisson分布函数。2.29累积分布函数与逆累积分布函数同样地，累积分布和逆累积分布对每个分布都有特定地Matlab实现函数，这里只介绍通用的cdf,icdf.---cdf,icdf功能：计算可选分布的累积分布函数和逆累积分布函数。格式：P=cdf(‘name’,X,A1,A2,A3)X=icdf(‘name’,

7、X,A1,A2,A3)说明：cdf和icdf中的参数使用和pdf中的相同。只是计算结果不同。举例：p=cdf(‘Normal’,0:5,1:6)X=icdf(‘Normal’,0.1:0.2:0.9,0,1)2.310随机数产生器在Matlab里和pdf,cdf与icdf一样，随机数的产生也有通用函数random.---random功能：产生可选分布的随机数。格式：y=random(‘name’,A1,A2,A3,m,n)说明：random函数产生统计工具箱中任一分布的随机数。‘name’为相应分布的名称。A

8、1,A2,A3为分布参数，意义同pdf参数。m,n确定了结果y的数量，如果分布参数A1,A2,A3为矢量，则m,n是可选的，但应注意，它们给出的长度或矩阵行列数必须与分布参数的长度相匹配。举例：rn=random(‘Normal’,0,1,2,4)2.411均值和方差和以上其他函数不同的是均值和方差的运算没有通用的函数，只能用各个分布的函数计算。对应于正态分布的计算函数为normstat();它返回